| dbpprop:abstract
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- A Bayesian network, belief network or directed acyclic graphical model is a probabilistic graphical model that represents a set of random variables and their conditional independencies via a directed acyclic graph (DAG). For example, a Bayesian network could represent the probabilistic relationships between diseases and symptoms. Given symptoms, the network can be used to compute the probabilities of the presence of various diseases. Formally, Bayesian networks are directed acyclic graphs whose nodes represent variables, and whose missing edges encode conditional independencies between the variables. Nodes represent random variables, but in the Bayesian sense: they may be observable quantities, latent variables, unknown parameters or hypotheses. Each node is associated with a probability function that takes as input a particular set of values for the node's parent variables and gives the probability of the variable represented by the node. If the parents are <math>m Boolean variables then the probability function could be represented by a table of entries, one entry for each of the possible combinations of its parents being true or false. Efficient algorithms exist that perform inference and learning in Bayesian networks. Bayesian networks that model sequences of variables are called dynamic Bayesian networks. Generalizations of Bayesian networks that can represent and solve decision problems under uncertainty are called influence diagrams.
- Bayes'sche Netze dienen der Repräsentation von nicht beobachtbaren Ereignissen und daraus möglichen Schlussfolgerungen. Sie stellen eine spezielle Form der Formulierung von wahrscheinlichkeitstheoretischen Modellen dar. Ein Bayes'sches Netz ist ein gerichteter azyklischer Graph (DAG), in dem die Knoten Zufallsvariablen und die Kanten bedingte Abhängigkeiten zwischen den Variablen beschreiben. Jedem Knoten des Netzes ist eine bedingte Wahrscheinlichkeitsverteilung der durch ihn repräsentierten Zufallsvariable gegeben, die Zufallsvariablen an den Elternknoten zuordnet. Sie werden durch Wahrscheinlichkeitstabellen beschrieben. Diese Verteilung kann beliebig sein, jedoch wird häufig mit diskreten oder Normalverteilungen gearbeitet. Eltern eines Knotens v sind diejenigen Knoten, von denen eine Kante zu v führt. Ein Bayes'sches Netz dient dazu, die gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilung aller beteiligten Variablen unter Ausnutzung bekannter bedingter Unabhängigkeiten möglichst kompakt zu repräsentieren. Dabei wird die bedingte (Un)Abhängigkeit von Untermengen der Variablen mit dem a-priori Wissen kombiniert. Sind X1, ... , Xn einige der im Graphen vorkommenden Zufallsvariablen (die abgeschlossen sind unter hinzufügen von Elternvariablen), so berechnet sich deren gemeinsame Verteilung als <math>P(X_1,\dots,X_n) = \prod_{i=1}^{n}P(X_i | \mathrm{parents})</math> Hat ein Knoten keine Eltern, so handelt es sich bei der assoziierten Wahrscheinlichkeitsverteilung um eine unbedingte Verteilung.
- Una red bayesiana, o red de creencia, es un modelo probabilístico multivariado que relaciona un conjunto de variables aleatorias mediante un grafo dirigido que indica explícitamente influencia causal. Gracias a su motor de actualización de probabilidades, el Teorema de Bayes, las redes bayesianas son una herramienta extremadamente útil en la estimación de probabilidades ante nuevas evidencias. Una red bayesiana es un tipo de red causal. Un híbrido de red bayesiana y Teoría de la Utilidad es un diagrama de influencia.
- Bayesverkko on havainnollinen verkkokaavio, joka koostuu solmuista ja niiden välisistä yhdyskaarista. Bayesverkko kuvaa satunnaismuuttujia ja niiden välisiä ehdollisia todennäköisyyksiä. Bayesverkkoja käytetään esimerkiksi erilaisten koneiden ja laitteiden vikojen havaitsemiseen ja paikallistamiseen.
- Les Réseaux bayésiens sont à la fois : Des modèles de représentation des connaissances Des "machines à calculer" les probabilités conditionnelles Pour un domaine donné (par exemple médical), on décrit les relations causales entre variables d'intérêt par un graphe. Dans ce graphe, les relations de cause à effet entre les variables ne sont pas déterministes, mais probabilisées. Ainsi, l'observation d'une cause ou de plusieurs causes n'entraîne pas systématiquement l'effet ou les effets qui en dépendent, mais modifie seulement la probabilité de les observer. L'intérêt particulier des réseaux bayésiens est de tenir compte simultanément de connaissances a priori d'experts (dans le graphe) et de l'expérience contenue dans les données. Les réseaux bayésiens sont surtout utilisés pour le diagnostic, l'analyse de risques, la détection des spams et le data mining.
- Una rete bayesiana (BN - Bayesian Network) è un modello grafico probalistico.
- ベイジアンネットワーク(Bayesian Network)は、因果関係を確率により記述するグラフィカルモデルの一つで、複雑な因果関係の推論を有向グラフ構造により表すとともに、個々の変数の関係を条件つき確率で表す確率推論のモデルである。 人工知能の分野では、ベイジアンネットワークを確率推論アルゴリズムとして1980年ごろから研究が進められ、すでに長い研究と実用化の歴史がある。
- Een probabilistische netwerk is een datastructuur die gebruikt wordt om probabilistische redeneringen (of abstracter gezien kansverdelingen) te modelleren. Het is een gerichte acyclische graaf waarin de knopen (vertices) proposities/gebeurtenissen beschrijven, en de kanten (arcs) de relaties ertussen. Meestal wordt de richting van de kant gezien als een (bijna) oorzakelijk verband tussen de verschillende gebeurtenissen, dit is echter niet een noodzakelijkheid. Wel is de oorzakelijke interpretatie vaak een goede intuïtieve manier om (voor het eerst) een probabilistisch netwerk te lezen. Bij de knopen horen inschattingsfuncties. De wortel(s) van de graaf hebben inschattingsfuncties die vertellen hoe vaak ze optreden. Knopen met ouders hebben inschattingsfuncties die vertellen wat de kans is dat de bijbehorende gebeurtenissen optreden, gegeven de verschillende mogelijke configuraties van hun ouders.
- Sieć bayesowska służy do przedstawiania zależności pomiędzy zdarzeniami bazując na rachunku prawdopodobieństwa. Klasycznym przykładem jest reprezentowanie zależności pomiędzy symptomami a chorobą. Formalnie taka sieć jest modelowana za pomocą skierowanego grafu acyklicznego, w którym wierzchołki reprezentują zdarzenia, a łuki związki przyczynowe pomiędzy tymi zdarzeniami. Jeśli od wierzchołka A prowadzi ścieżka do wierzchołka B to B jest potomkiem A. Podstawowym założeniem sieci bayesowskiej jest niezależność danego zdarzenia od wszystkich innych, które nie są jego potomkami.
- As Redes Bayesianas foram desenvolvidas início dos anos 80 para facilitar a tarefa de predição e “abdução” em sistemas de Inteligência Artificial (AI) (Pearl, 2000). Em resumo, Redes Bayesianas (RB) também conhecidas como redes de opinião, redes causais, gráficos de dependência probabilística, são modelos gráficos para raciocínio (conclusões) baseado na incerteza, onde os nós representam as variáveis (discreta ou contínua), e os arcos representam a conexão direta entre eles . Ela vem se tornando a metodologia padrão para a construção dos sistemas que confiam no conhecimento probabilístico e tem sido aplicada em uma variedade de atividades do mundo real. Redes Bayesianas são modelos de representação do conhecimento que trabalham com o conhecimento incerto e incompleto através da Teoria da Probabilidade Bayesiana, publicada pelo matemático Thomas Bayes em 1763. Matematicamente, uma Rede Bayesiana é uma representação compacta de uma tabela de conjunção de probabilidades do universo do problema. Por outro lado, do ponto de vista de um especialista, Redes Bayesianas constituem um modelo gráfico que representa de forma simples as relações de causalidade das variáveis de um sistema. Essa representação tem como uma das suas principais características a adaptabilidade, podendo, a partir de novas informações, e com base em informações de cunho verdadeiro, gerar alterações nas dependências e nos seus conceitos. Permite, dessa forma, que as probabilidades não sejam meros acasos, podendo confirmar e criar novos conceitos. A representação da Rede Bayesiana é feita através de um grafo direcionado acíclico no qual os nós representam variáveis de um domínio e os arcos representam a dependência condicional ou informativa entre as variáveis. Para representar a força da dependência, são utilizadas probabilidades, associadas a cada grupo de nós pais-filhos na rede (PEARL, 1988).
- Modelele grafice probabilistice sunt grafuri în care nodurile reprezintă variabile aleatoare, iar arcele (respectiv lipsa acestora) reprezintă presupuneri de independenţă condiţionată. Ca urmare, ele oferă o reprezentare compactă a distribuţiilor probabilistice cumulate. Modelele grafice neorientate, numite şi Câmpuri Markov Aleatoare (Markov Random Fields) sau Reţele Markov, au o definiţie simplă a independenţei: două (seturi de) noduri A şi B sunt condiţional independente dacă, dat fiind un al treilea (set) C, toate căile dintre nodurile A şi B sunt separate de un nod din C. Spre deosebire, modelele grafice orientate (numite şi Reţele Bayesiene), au o noţiune mai complexă a independenţei, care ia în considerare direcţia arcelor; acestea au mai multe avantaje: cel mai important este că un arc de la A la B poate fi interpretat ca A "cauzează" pe B. Aceasta poate fi folosită ca "ghid" pentru construirea grafului. În plus, modelele orientate pot codifica relaţii deterministe şi sunt mai uşor de învăţat. Sursă (traducere):
- Байесовская сеть (или Байесовская сеть доверия) — это вероятностная модель, представляющая собой множество переменных и их вероятностных зависимостей. Например, байесовская сеть может быть использована для вычисления вероятности того, чем болен пациент по наличию или отсутствию ряда симптомов, основываясь на данных о зависимости между симптомами и болезнями. Формально, байесовская сеть — это направленный ациклический граф, вершины которого представляют переменные, а ребра кодируют условные зависимости между переменными. Вершины могут представлять переменные любых типов, быть взвешенными параметрами, скрытыми переменными или гипотезами. Существуют эффективные методы, которые используются для вычислений и обучения байесовских сетей. Байесовские сети, которые моделируют последовательности переменных, называют динамическими байесовскими сетями. Байесовские сети, в которых могут присутствовать как дискретные переменные, так и непрерывные, называются гибридными байесовскими сетями.
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- A Bayesian network, belief network or directed acyclic graphical model is a probabilistic graphical model that represents a set of random variables and their conditional independencies via a directed acyclic graph (DAG). For example, a Bayesian network could represent the probabilistic relationships between diseases and symptoms. Given symptoms, the network can be used to compute the probabilities of the presence of various diseases.
- Bayes'sche Netze dienen der Repräsentation von nicht beobachtbaren Ereignissen und daraus möglichen Schlussfolgerungen. Sie stellen eine spezielle Form der Formulierung von wahrscheinlichkeitstheoretischen Modellen dar. Ein Bayes'sches Netz ist ein gerichteter azyklischer Graph (DAG), in dem die Knoten Zufallsvariablen und die Kanten bedingte Abhängigkeiten zwischen den Variablen beschreiben.
- Una red bayesiana, o red de creencia, es un modelo probabilístico multivariado que relaciona un conjunto de variables aleatorias mediante un grafo dirigido que indica explícitamente influencia causal. Gracias a su motor de actualización de probabilidades, el Teorema de Bayes, las redes bayesianas son una herramienta extremadamente útil en la estimación de probabilidades ante nuevas evidencias. Una red bayesiana es un tipo de red causal.
- Bayesverkko on havainnollinen verkkokaavio, joka koostuu solmuista ja niiden välisistä yhdyskaarista. Bayesverkko kuvaa satunnaismuuttujia ja niiden välisiä ehdollisia todennäköisyyksiä. Bayesverkkoja käytetään esimerkiksi erilaisten koneiden ja laitteiden vikojen havaitsemiseen ja paikallistamiseen.
- Les Réseaux bayésiens sont à la fois : Des modèles de représentation des connaissances Des "machines à calculer" les probabilités conditionnelles Pour un domaine donné (par exemple médical), on décrit les relations causales entre variables d'intérêt par un graphe. Dans ce graphe, les relations de cause à effet entre les variables ne sont pas déterministes, mais probabilisées.
- Una rete bayesiana (BN - Bayesian Network) è un modello grafico probalistico.
- Een probabilistische netwerk is een datastructuur die gebruikt wordt om probabilistische redeneringen (of abstracter gezien kansverdelingen) te modelleren. Het is een gerichte acyclische graaf waarin de knopen (vertices) proposities/gebeurtenissen beschrijven, en de kanten (arcs) de relaties ertussen. Meestal wordt de richting van de kant gezien als een (bijna) oorzakelijk verband tussen de verschillende gebeurtenissen, dit is echter niet een noodzakelijkheid.
- Sieć bayesowska służy do przedstawiania zależności pomiędzy zdarzeniami bazując na rachunku prawdopodobieństwa. Klasycznym przykładem jest reprezentowanie zależności pomiędzy symptomami a chorobą. Formalnie taka sieć jest modelowana za pomocą skierowanego grafu acyklicznego, w którym wierzchołki reprezentują zdarzenia, a łuki związki przyczynowe pomiędzy tymi zdarzeniami. Jeśli od wierzchołka A prowadzi ścieżka do wierzchołka B to B jest potomkiem A.
- As Redes Bayesianas foram desenvolvidas início dos anos 80 para facilitar a tarefa de predição e “abdução” em sistemas de Inteligência Artificial (AI) (Pearl, 2000).
- Modelele grafice probabilistice sunt grafuri în care nodurile reprezintă variabile aleatoare, iar arcele (respectiv lipsa acestora) reprezintă presupuneri de independenţă condiţionată. Ca urmare, ele oferă o reprezentare compactă a distribuţiilor probabilistice cumulate.
- Байесовская сеть (или Байесовская сеть доверия) — это вероятностная модель, представляющая собой множество переменных и их вероятностных зависимостей.
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